制造行业为打造“智能工厂”，物联网技术必不可少。当大量的智能化终端和设备通过工业网络接入，企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大。同时，工业上有大量需要实时处理的场景，需要在毫秒级别进行实时响应。由于网络的限制，云计算架构难以实现实时响应。
分类算法（Classification）的目标 ？ 分类算法的目标是找到每个样本特征到类别 的对应法则。 ？ 前提是类别是已存在，即是有标签的数据， 属于有监督学习类型。 ？ 典型应用：信贷审批、目标市场、医疗诊断、 欺诈检测等。
数据描述性分析 用统计学方法，描述数据的统计特征量，分析数 据的分布特性。 主要包括数据的集中趋势分析（Central tendency）、 数据离散趋势分析（Dispersion tendency）、数据的频 数分布（Frequency distribution）等。
HDFS概述 ？ 分布式文件系统 – 在物理上是由多个计算机作为节点构成； – 节点分为主节点（Master Node）和从节点 （Slave Node）； ？ HDFS（Hadoop Distributed File System） – HDFS是一种适合运行在通用硬件上的，具有高 容错、高吞吐量的分布式文件系统。 – 主从节点称为NameNode和DataNode；
传统的并行计算方法主要从体系结构和编 程语言的层面定义了一些较为底层的并行 计算抽象和模型，但由于大数据处理问题 具有很多高层的数据特征和计算特征，因 此大数据处理需要更多地结合这些高层特 征考虑更为高层的计算模式。
1、气管：常见材料有：橡皮管、聚氨酯（PU）、尼龙。常见管径（外径）规格有：3.2mm、4mm、6mm、8mm、10mm、12mm、16mm。
数据是继土地?劳动力?资本?技术之后的第五大生产 要素?是基础性资源和战略性资源?也是重要生产力?我国 经济社会发展沉淀的数据总量所催生的数据资产潜在市场 规模十分巨大?据中央网信办调查 1?2022 年我国数据年产 量 8.1ZB?1ZB=270 字节??占全球 10.5%?数据要素已超 过技术要素?成为仅次于资本的第二大贡献生产要素?
有效开发、利用公司内部的智力资源，实现内部资源的整合，充分打造公司知识共享的氛围，支持公司人力资源战略和培训计划的实现。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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